发表于2024-11-11
内容简介
本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例,拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”,让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。本书共分为11章,介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识,涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读,尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外,相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。 黄永昌 编著 黄永昌,2004年毕业于厦门大学自动化系。毕业后一直在夏新电子从事手机系统软件的研发,直至2009年转向Android系统软件开发。熟悉C、Python、Java和等多种开发语言。对数据处理及分析有浓厚的兴趣,于2014年开始学习和研究机器学习及数据挖掘领域的相关知识。2015年加入ABB集团,从事智能家居系统的开发,通过分析服务器及客户端日志数据,为智能家居系统开发智能决策模型。 前言 机器学习是近年来非常热门的方向,然而普通的程序员想要转行机器学习却困难重重。回想起来,笔者在刚开始学习机器学习时,一上来就被一大堆数学公式和推导过程所折磨,这样的日子至今还历历在目。当时笔者也觉得机器学习是个门槛非常高的学科。但实际上,在机器学习的从业人员里,究竟有多少人需要从头去实现一个算法?又有多少人有机会去发明一个新算法?从一开始就被细节和难点缠住,这严重打击了想进入机器学习领域新人的热情和信心。 本书就是要解决这个问题。笔者希望尽量通过通俗的语言去描述算法的工作原理,并使用scikit-learn工具包演示算法的使用,以及算法所能解决的问题,给那些非科班出身而想半路“杀进”人工智能领域的程序员,以及对机器学习感兴趣的人提供一本入门的书籍。 等scikit-learn机器学习 下载 mobi pdf epub txt 电子书 格式 2024
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